基于改进的二维OTSU算法的图像二值化分割

崔涛　杨永乐

【摘要】本文采用改进的二维Otsu算法，引入了邻域平均灰度值和类内最小离散度，用两个一维的Ostu算法替代二维的Ostu算法，使得计算复杂度得以提高。

【关键词】二值化；图像分割；类内离散度

0.引言

本文提出了一种新的自适应二维Otsu算法。该算法设计了一种新的阀值识别函数，通过求两个一维Otsu法的阀值来替代传统的二维Otsu法的分割域值，为了提高分割对像的完整性，引入了类内最小离散度，保证了类内最大完整性。并通过opencv库去实现图像的改进算法二值化处理。

1.灰度图像与二值图像

1.1灰度图像

1.2二值图像

二值图像就是指只有两个灰度级的图像，二值图像具有存储空间小，处理速度快，可以方便地对图像进行布尔逻辑运算等特点。更重要的是，在二值图像的基础上，还可以进一步对图像处理，获得该图像的一些几何特征或者其他更多特征。

2.图像二值化改进阀值法研究

2.1阀值法

一般的阈值法是指在二值化过程中只使用一个全局阈值T的方法。它将图像的每个像素的灰度值与T进行比较，若大于T，则取为前景色（白色）；否则，取为背景色。

选择不同的初始灰度也会产生不一样的二值化图像，要获得最佳效果，必须要考虑选择一个好的初始T值。

2.2改进阀值算法的二值化实现

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